例如，我们想要计算一个非常长的数字列表的平均值，并且这些数字排序后几乎是线性的（或者我们可以为数据找到一个线性回归模型）。从数学上讲，我们可以通过以下方式聚合平均值：

((arr[0] + arr[length(arr)]) / 2 )   + intercept

或者，如果线性模型几乎是常数（斜率系数接近1），我们可以近似计算：

mean(arr[n/const]) = mean(arr)

这两种情况都应用了相同的概念，并且非常基础。是否有方法、模式、函数（希望是Python中的），或者任何研究建议可以帮助我们？当然，如果存在这样的模式，应该是通用的，不仅限于平均值的情况（可能适用于任何函数，或者至少是聚合函数，如：总和、平均值等）。（由于我没有坚实的数学背景，并且对机器学习是新手，请原谅我的无知）。如果有任何不清楚的地方，请告诉我。

回答：

大数定律指出，随着样本量的增加，一个样本观察值的平均值会以概率1收敛到真实的总体平均值。

因此，如果你的假设数组太大而无法计算平均值，你至少可以计算一个大样本的平均值，并知道你接近真实的总体平均值。

你可以使用 numpy.random.choice(arr,n) 从 numpy 数组中抽样，其中 arr 是你的数组，n 是你希望（或能够）抽样的元素数量。